与#13806相同的未解决问题？

要使用 KnowledgeGraphIndex 、 llama_index 、 pyvis 和 networkx 将整个文档可视化为知识图谱中的节点和边(节点之间的关系),可以按照以下步骤操作：

1. 使用 KnowledgeGraphIndex 提取知识图谱。
2. 将知识图谱转换为 networkx 图。
3. 使用 pyvis 可视化 networkx 图。

下面是一个完整的示例：

from llama_index.core import KnowledgeGraphIndex, SimpleDirectoryReader
from pyvis.network import Network
import networkx as nx

Load your documents

documents = SimpleDirectoryReader("path_to_your_documents").load_data()

Create and populate your KnowledgeGraphIndex instance

index = KnowledgeGraphIndex.from_documents(documents, max_triplets_per_chunk=2)

Get the networkx graph representation of the knowledge graph

nx_graph = index.get_networkx_graph()

Create a Pyvis network

pyvis_net = Network(notebook=True, cdn_resources="in_line", directed=True)

Convert the networkx graph to a pyvis network

pyvis_net.from_nx(nx_graph)

Visualize the graph

pyvis_net.show("knowledge_graph.html")

#### 解释：

* **使用 `KnowledgeGraphIndex` 提取知识图谱：**
* `KnowledgeGraphIndex` 类有一个方法 `get_networkx_graph`,它可以将内部知识图谱转换为 `networkx` 图。
* **将知识图谱转换为 `networkx` 图：**
* `get_networkx_graph` 方法返回一个 `networkx` 图对象。
* **使用 `pyvis` 可视化 `networkx` 图：**
* `pyvis` 库可以将 `networkx` 图转换为交互式 HTML 可视化。
* `pyvis` 's  `Network` 类的 `show` 方法用于将 `networkx` 图转换为 `pyvis` 网络。
* `pyvis` 's  `Network` 类的 `knowledge_graph.html` 方法用于生成和显示 HTML 可视化。

这段代码将生成一个名为 `KnowledgeGraphIndex` 的交互式 HTML 文件，用于可视化您的知识图谱。`llama_index` 中的 `KnowledgeGraphIndex` 类旨在通过提取三元组并在查询时利用图来构建知识图谱，因此非常适合此任务。

#### 其他设置：

为了确保您拥有所有必要的依赖项，您可以使用以下命令安装它们：

from llama_index.core import KnowledgeGraphIndex, SimpleDirectoryReader
from pyvis.network import Network
import networkx as nx

Load your documents

documents = SimpleDirectoryReader("path_to_your_documents").load_data()

Create and populate your KnowledgeGraphIndex instance

index = KnowledgeGraphIndex.from_documents(documents, max_triplets_per_chunk=2)

Get the networkx graph representation of the knowledge graph

nx_graph = index.get_networkx_graph()

Create a Pyvis network

pyvis_net = Network(notebook=True, cdn_resources="in_line", directed=True)

Convert the networkx graph to a pyvis network

pyvis_net.from_nx(nx_graph)

Visualize the graph

pyvis_net.show("knowledge_graph.html")

#### 使用 WikiData 过滤的示例：

如果您想使用来自维基百科的数据过滤您提取的关系，可以使用以下方法：

from llama_index.core import KnowledgeGraphIndex, SimpleDirectoryReader
from pyvis.network import Network
import networkx as nx

Load your documents

documents = SimpleDirectoryReader("path_to_your_documents").load_data()

Create and populate your KnowledgeGraphIndex instance

index = KnowledgeGraphIndex.from_documents(documents, max_triplets_per_chunk=2)

Get the networkx graph representation of the knowledge graph

nx_graph = index.get_networkx_graph()

Create a Pyvis network

pyvis_net = Network(notebook=True, cdn_resources="in_line", directed=True)

Convert the networkx graph to a pyvis network

pyvis_net.from_nx(nx_graph)

Visualize the graph

pyvis_net.show("knowledge_graph.html")

然后，您可以使用此函数创建一个过滤后的知识图谱：

from llama_index.core import KnowledgeGraphIndex, SimpleDirectoryReader
from pyvis.network import Network
import networkx as nx

Load your documents

documents = SimpleDirectoryReader("path_to_your_documents").load_data()

Create and populate your KnowledgeGraphIndex instance

index = KnowledgeGraphIndex.from_documents(documents, max_triplets_per_chunk=2)

Get the networkx graph representation of the knowledge graph

nx_graph = index.get_networkx_graph()

Create a Pyvis network

pyvis_net = Network(notebook=True, cdn_resources="in_line", directed=True)

Convert the networkx graph to a pyvis network

pyvis_net.from_nx(nx_graph)

Visualize the graph

pyvis_net.show("knowledge_graph.html")

这将生成一个名为 `wiki_filtered_graph.html` 的交互式 HTML 文件，用于可视化您的过滤后的知识图谱 [[1]](https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-legacy/llama_index/legacy/indices/knowledge_graph/base.py)[[2]](https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/index_structs/knowledge_graph/NebulaGraphKGIndexDemo.ipynb)[[3]](https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-core/llama_index/core/indices/knowledge_graph/base.py)[[4]](https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/docs/docs/examples/index_structs/knowledge_graph/knowledge_graph2.ipynb)。

* 要继续与 [Dosu](https://dosu.dev) 交谈，请提及 @dosu。*

@csaiedu 它适用于OpenAI LLms和HuggingFace API中的LLms,但当我使用本地LLM(如zephyr)时，我无法获得它，所以我假设如果get_networkx_graph与本地LLM不兼容？不确定...

@dosu ,你提供的解决方案与我已经尝试过的相同。请帮助我解决get_networkx_graph()方法的问题。它对我在openAI LLms和Huggingface API(称为LLMs)上有效。我在Jupyter Notebook中本地使用Zephyr,无法正常工作。整个代码都是相同的，只是LLMs不同，不确定具体问题是什么。

要解决在使用本地LLM Zephyr时，get_networkx_graph()方法出现问题的问题，请确保已安装networkx库。该方法需要networkx来可视化图形结构。您可以使用以下命令进行安装：

pip install networkx

如果networkx已经安装，但仍然遇到问题，请检查以下内容：

1. 确保与Zephyr正确配置的KnowledgeGraphIndex:
   确保KnowledgeGraphIndex已正确配置以使用本地LLM Zephyr。以下是一个示例设置：

from llama_index.core.service_context import ServiceContext
from llama_index.core.indices.knowledge_graph import KnowledgeGraphIndex
from llama_index.core.storage.storage_context import StorageContext
from llama_index.core.graph_store.simple_graph_store import SimpleGraphStore

# Assuming `zephyr_llm` is your local LLM instance
service_context = ServiceContext(llm=zephyr_llm)
graph_store = SimpleGraphStore()
storage_context = StorageContext.from_defaults(graph_store=graph_store)

index = KnowledgeGraphIndex(
    service_context=service_context,
    storage_context=storage_context,
    max_triplets_per_chunk=2
)

1. 检查limit参数:
   get_networkx_graph方法具有默认的节点限制为100个。如果您的文档很大，可能需要调整此限制：

g = index.get_networkx_graph(limit=1000)  # Increase the limit as needed

1. 调试和日志记录:
   启用日志记录以调试三元组提取过程，并确保正确提取三元组：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

# Your existing code to create and populate the KnowledgeGraphIndex

1. 验证三元组提取:
   通过手动检查提取的三元组来确保正确提取三元组：

for document in documents:
    triplets = index._extract_triplets(document.get_content())
    print(f"Extracted triplets: {triplets}")

如果您继续遇到问题，请提供有关您遇到的特定错误或问题的更多详细信息。这将有助于进一步诊断问题。要继续与我交谈，请提及@dosu。

你尝试过新的PropertyGraphIndex吗？它对Ollama有效，不得不走这条路，不确定KnowledgeGraphIndex是否从Llamaindex获得更多的支持？

@csaiedu ,是的，我尝试使用它，但遇到了导入错误。你是否成功地使用PropertyGraphIndex获得了结果？

是的，在教程示例中与Ollama一起使用效果很好，请确保安装最新的llama索引库。

可能是zephyr在这里没有正确提取任何三元组。这是初始代码，索引正在运行以获取构建nx图所需的数据。

subjs = list(index.index_struct.table.keys())

# add edges
rel_map = index._graph_store.get_rel_map(subjs=subjs, depth=1, limit=limit)

你可以尝试运行它，看看生成的relMap是什么样子。
知识图谱索引目前基本上处于生命支持状态，因为引入了属性图索引(在我看来，属性图索引的设计更好)。